本发明公开一种基于轻量化网络的小样本钢材表面缺陷分类方法,涉及表面缺陷分类技术领域。该方法选取MobileNetV2为轻量化基准网络,通过通道混洗操作和注意力加权网络进行模型优化,增加组间信息交流,自适应标定特征权重。同时,提出离线数据增强算法,扩充小样本缺陷数据,解决样本不平衡问题。本发明具有强大的缺陷分类能力,模型参数量小,检测速度快,满足实际工业部署和实时性需求,降低了检测硬件的配置需求。